医疗保健：Artefact 的战略部门。.
Justine Nerce 是 Artefact 的开拓者之一，她于 2016 年加入该公司。她是创建医疗保健业务的核心人物，对这个富有创新意义的行业充满热情。最初，她与一家客户开展合作，该客户决心在公司的整个价值链中利用 data 技术。.
如今，Artefact 的医疗保健业务部门在全球拥有 100 多名专家，年增长率超过 50%，与 30 多家行业客户合作，解决从优化药品研发、改善护理路径到改进供应链等广泛问题。.
加速业务转型的 IA 用例
CPU #1 - 加快开发新的治疗方法
治疗创新是一个复杂而昂贵的过程。从了解疾病的探索性研究到临床试验，再到批准上市，平均需要 12 年的时间。由于专利有效期只有 20 年，药品上市时间对于药品的盈利能力至关重要。.
研究成本非常高昂：平均而言，在研究的 10 000 个分子中，只有 100 个进行了测试，只有一个进入了市场。.
在优化治疗创新过程方面，有许多人工智能解决方案，其中包括.NET、ARM、ART、ARM、ARM、ARM、ARM..：
- 目标资质：在专用工具、高度先进的实时仪表板中集中和利用信息，进行精确的决策支持分析。.
- 临床前测试：自动、超快生成文档，如医生手册或起草临床方案。.
- 促进市场准入：人工智能工具可生成和合成上市授权申请的关键文件。.
UC#2 利用 data 和人工智能减少药物短缺
从生产到交付的药品供应链必须保证药品的可用性和安全性。2023 年，37% 的法国人表示曾经历过药品短缺。得益于人工智能，可以设想出许多优化方案：
- Data 提供了更好的库存可视性和每个阶段的可追溯性。.
- 人工智能优化了需求预测，改善了实时决策，降低了成本，缩短了交付周期。.
- 通过物联网传感器 data 可以加强预测性维护。.
- 中断缓解方案可减少风险和浪费。.
UC#3 - 借助 data 实现医疗服务的民主化
某些疾病，如慢性肾功能衰竭（CKD）的诊断和治疗的可靠性受到了影响，10% 法国人口患有慢性肾功能衰竭，每年花费 137.6 亿欧元（预计 2027 年约为 169.9 亿欧元）。.
Artefact 为该行业客户提供的具体解决方案，有助于改善医疗服务的可及性：
- 利用真实的 data 和伙伴关系（如国家统计和经济研究所）确定困难领域。预期成果：缩小差距，为医生提供更好的信息，优化资源的重新分配。.
- 利用机器学习为销售团队提供能够管理大量丰富、复杂信息的个人助理。通过这种方式，他们可以借助与医疗保健专业人员（HCP）进行个性化互动的系统来优化决策。.
Justine 就医疗保健领域最有前途的 data 和人工智能创新发表了自己的看法。.
Justine 谈到了制药创新的四大支柱，即创造价值和提高患者护理质量。.
- 混合渠道建模：改善医疗服务提供者或患者的全渠道体验，根据主题投资于对这些人群最有吸引力的传播渠道（会议、通讯、电子邮件等），从而确保优化营销投资回报率。.
- 对整个价值链进行预测：从需求预测、生产计划、销售和营销预测，到研发与早期目标识别。.
- 生成式人工智能在研发中的应用：生成式人工智能可改善某些耗时且困难的研发流程，如起草监管文件，所需时间可减少 30%。此外，生成式人工智能还能加快对以往临床研究信息的获取（尤其是在 clinicaltrials.org 上），并提高为未来试验制定方案的能力。.
其结果是：一个更加灵活、高效和创新的行业，专注于更好的病人护理。.
在这段视频中，Justine Nerce 用具体的语言解释了人工智能在医疗保健和制药领域的所有变革潜力，以及该领域至关重要的道德、监管和安全框架。.
Artefact 研究--“革新药物开发：在临床试验中释放人工智能的力量”。.
本综合指南深入探讨了人工智能如何改变临床试验格局，使试验更快、更高效、更具包容性。.
里面有什么？本书由 4 个主要章节组成：
- [前言] 临床试验中的人工智能--一场持续的革命
- 真实世界的影响--近距离了解整个临床试验价值链中具有变革意义的人工智能应用案例
- 推动创新：探索不断扩大的人工智能驱动试验生态系统
- 未来的挑战：克服障碍，充分发挥人工智能的潜力
